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面向高效视觉 - 语言微调的记忆空间视觉提示
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新方法，称为内存空间视觉提示（MemVP），通过在语言模型的前馈网络中加入视觉提示与权重的连接，大大减少了训练时间和推理延迟，并且在实验证明其性能超越了先前的方法。
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关键要点
- 当前高效构建大型视觉语言模型的解决方案采用两步骤范式。
- 预训练视觉编码器的输出被投射到预训练语言模型的输入空间作为视觉提示。
- 通过端到端参数高效调优（PEFT）将模型转移到下游视觉语言任务。
- 现有范式存在低效性，显著增加语言模型的输入长度。
- 本文提出新方法：内存空间视觉提示（MemVP）。
- MemVP将视觉提示视为附加知识，帮助语言模型处理视觉信息相关任务。
- 通过在语言模型的前馈网络中加入视觉提示与权重的连接，MemVP减少了训练时间和推理延迟。
- 实验证明MemVP在各种视觉语言任务和语言模型上性能超越先前的PEFT方法。
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